<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T21:31:36Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/71534" metadataPrefix="marc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/71534</identifier><datestamp>2024-11-15T20:02:34Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_787</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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<subfield code="a">dc</subfield>
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<subfield code="a">Beto Bibeyi, Bungisa</subfield>
<subfield code="e">author</subfield>
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<subfield code="c">2024</subfield>
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<subfield code="a">El propósito de este trabajo de fin de máster es analizar los datos del mercado inmobiliario de&#xd;
la Comunidad de Madrid mediante técnicas de aprendizaje automático. Para ello, se ha llevado a&#xd;
cabo la recopilación y el análisis exhaustivo de los datos con el objetivo de identificar las&#xd;
características comunes que determinan el valor de un inmueble.&#xd;
Los datos analizados han sido utilizados para entrenar diversos modelos de aprendizaje automático. Posteriormente, se ha realizado una evaluación de estos modelos para seleccionar el que&#xd;
mejor se adapta al problema planteado. Finalmente, el modelo seleccionado ha sido optimizado&#xd;
para ofrecer el mejor rendimiento posible.&#xd;
Este proyecto tiene como finalidad automatizar tareas repetitivas en el sector inmobiliario y&#xd;
reducir el tiempo necesario para la tasación del precio de las viviendas.</subfield>
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<subfield code="a">The purpose of this master's thesis is to analyze real estate market data from the Community&#xd;
of Madrid using machine learning techniques. To achieve this, a thorough collection and&#xd;
analysis of the data has been carried out with the aim of identifying common characteristics that&#xd;
determine the value of a property.&#xd;
The analyzed data have been used to train various machine learning models. Subsequently,&#xd;
an evaluation of these models has been conducted to select the one that best fits the problem at&#xd;
hand. Finally, the selected model has been optimized to offer the best possible performance.&#xd;
This project aims to automate repetitive tasks in the real estate sector and reduce the time&#xd;
required for property valuation.</subfield>
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<subfield code="a">Predicción del precio de la vivienda mediante aprendizaje automático</subfield>
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